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随着隐私计算技术的火热，无论是对这项技术的理论介绍、技术分析，还是对相关行业技术应用的挖掘、法律规范的探讨等等，都有很多很专业、很权威的资料。而我们想尝试的是，和读者一起，用一种“初学者的视角”来开启一段隐私计算的学习之旅。
本章从隐私计算的概念探讨开始，回顾了人类历史上理论研究和工程实践的伟大成果，介绍了计算机科学的理论基础和工程框架，探讨了计算机时代的密码学以及密码学的安全基础：计算困难问题。在深入隐私计算技术细节的讨论之前，和读者一起经历一遍这样的梳理过程，是因为我们想尝试用“初学者的视角”去看隐私计算的发展历程，去了解技术火热背后的发展逻辑，因为作者团队中的很多人也是从初学者的身份开始这段旅程的。
什么是“初学者的视角”呢？我们的经验感受就是：当刚刚接触一个技术领域的时候，每看到一个专业名词，自己都不知道它是什么意思；每听到一种技术内容，自己都觉得有些云里雾里。这种感受在隐私计算的学习过程中会特别明显。初次接触隐私计算的人，看到“不经意传输”“隐私求交”“同态加密”等专业名词的时候，一定会有很多“是什么”和“为什么”式的疑惑。
面对这样的问题，我们需要通过一条线索把关联的知识点有条理地串联起来。我们可以称之为“认知线索”。这个线索把关联的知识点按照一定的逻辑组织起来，这样便于学习者理解这些知识点。线索本身不会涉及每个知识点的详细内容，但是当初学者深入某一知识点的学习时，能够知道这个知识在整个线索中的哪个环节扮演了什么角色。
例如在隐私计算的学习中，认知线索可以是这样的：数据时代，需要在数据使用的同时保障数据的安全，隐私计算这项结合了密码学等多个学科的技术满足了数据安全的需求，因此得到了越来越多的关注。隐私计算中多方安全计算是以密码学为基础设计的，计算机时代的密码学实现安全目标的一个重要基础是计算困难问题。计算困难问题之所以能够成为密码体制安全的理论基础，是因为这类问题的求解在图灵机和冯·诺依曼架构下具有比较高的时间复杂度。因此，即使通过计算机，此类问题也难以被高效地求解。
从这条线索去看，当我们接触到一个隐私计算的具体技术点时，可以先关注它的安全性基础，也就是基于什么实现了数据的安全保护。如果基于密码学，接下来就可以看看支撑实现安全目标的理论基础，一般来说会是某类计算困难问题。而密码学的协议或者算子，就是在计算困难问题的基础上，设计了一套规则或者算法，从而达到某些应用场景下的安全目标。
这样做的好处是，大家会有一个相对容易的开始。
这样做的问题如下。首先是不够严谨。考虑到易于理解是首要目标，所以本章的介绍，科普性的描述和主观性的观点较多，严谨的理论推导和技术介绍相对较少。其次是还没有触及这项技术的核心内容。
不过就像“无限风光在险峰”，先描绘风景的壮丽确实更能激发大家前行的兴趣，但是想要真正欣赏到美丽的风景，攀登险峰是大家无法回避的。如果想真的了解和掌握隐私计算技术，那么密码学的理论知识以及相关的安全算法和协议，就是我们必须去征服的“险峰”。在这个攀登险峰的过程中，内容需要描述得严谨、科学，所以也许这些内容没有那么容易读懂，并且整个过程富有挑战性。挑战成功的成果，便是我们可以领略隐私计算技术的无限风光。
接下来就让我们开始这趟旅程吧。